# 斯坦福 CS129：应用机器学习（2026 冬）

- 原标题：Stanford CS129：Applied Machine Learning（2026 冬）
- 类型：课程
- 来源：web.stanford.edu
- 学期：未标注
- 首次精选：2026-11-02 21:30
- 分级：必读
- 原文链接：[https://web.stanford.edu/class/cs129](<https://web.stanford.edu/class/cs129>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_68804bfdb4bf](<https://oplearnx.com/resources/pk_68804bfdb4bf>)

## 摘要

斯坦福大学 2026 年冬季 CS129 应用机器学习课程主页，授课教师为 Andrew Ng 和 Younes Bensouda Mourri。课程强调实践技能，覆盖逻辑回归、线性回归、神经网络/深度学习、决策树等监督学习算法，k-means 等无监督算法，Q-learning 等强化学习算法，以及异常检测和推荐系统等应用。先修要求为 CS106B/106X 水平编程、CS109 或 STATS116 水平概率论、MATH51 水平线性代数。课程采用翻转课堂形式，课前观看视频并完成编程作业和在线测验，课堂深入讲解数学并讨论算法应用，最终以开放式期末项目收尾。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）